KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스타일 트랜스퍼를 활용한 자율주행 데이터셋 증강 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Autonomous driving dataset augmentation strategy via style transfer |
| 저자(Author) |
조수진
장수진
이은주
김영빈
Sujin Cho
Soojin Jang
Eunju Lee
YoungBin Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0736 ~ 0738 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
다양한 주행 상황이 포함된 자율주행 데이터셋을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문은 해당 문제를 해결하기 위해 낮 주행 이미지를 밤 주행 이미지로 바꾸어서 데이터 증강을 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스타일 트랜스퍼를 이용하여 낮 주행 이미지 내의 객체는 보존하고 밤 주행 이미지의 스타일만 반영하는 것이다. 제안한 방법을 이용하여 밤 주행 이미지를 생성한 결과 원본 이미지 내의 건물, 표지판 등과 같은 객체는 보존하고, 기존 연구보다 아티팩트 생성 빈도가 줄어들었다는 것을 확인할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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| 파일첨부 |
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